Fuzzy System 개론
퍼지시스템의 응용입문 : Terano. Asai. Sugeno 공편, 박민용. 최항식 역. 대영사, 1990, Page 1~7
2. 매크로 (macro) 지식과 매크로 (macro) 사고
3. 맨ㆍ머신ㆍ시스템 (manㆍmachineㆍsystem)
수년전과 달라서 일본에서는 지금 훠지라는 말이 사회 상식으로 정착되어 가고 있다. 이것은 매우 다행한 일이지만, 그 반면 겉으로만 알고 있는 듯한 기분이 들어 그 이상의 깊은 고찰을 그만두어 버릴까 염려가 된다. 이것은 어느 분야에서도 마찬가지이지만 새로운 일이 생겨났을 때는 그 나름대로의 동기가 있고 목적과 문제의식도 명확하기 마련이다. 그러나 그 문제의 기초가 굳어지고 발전기에 들어서면, 그것들은 해결이 끝난 문제로 한쪽으로 치워지고 사람들은 첨단적인 세세한 기술쪽으로 결국 눈을 돌리곤 한다. 그러나 그 분야가 언제까지나 활약을 하며 발전을 계속하기 위해서는 기본적인 문제의식을 잊어버려서는 안된다. 그런 문제의식은 잇따라 새로운 테마를 우리들에게 제공하여 멈추는 경우가 없다. 본장에서는 극히 한정된 견해이지만 훠지의 기본적인 문제에 대해서 서술한다.
최근에는 훠지 (fuzzy) 라는 말이 일반화되고, 일상 회화에까지도 사용되는 것 같다. 이것은 훠지 연구를 전문으로 하는 사람에게도 의외적인 생각이 든다. 그러나 그 이유가 어찌되었든 알 수 있을 것 같은 생각도 든다. 그것은 현대 사회가 기술, 그것도 정보 기술이 매우 발전한 사회와 관계가 있기 대문이다. 즉 우리들의 일상생활이 그것에 의해 극도로 합리화되고 가속화되어 오면, 그 은혜를 누리고 있으면서도 한편으로는 기술이 가진 비정함에 무의식적으로 반발을 하고 있는 것이며, 우리들은 인간으로서 밸런스가 취해진 생활을 찾고 있다. 물론 레저, 예술, 학습, 사회활동등 인간의 보람은 여러 가지 있지만, 기술이 일상생활에 너무도 밀접한 관계를 가져왔기 때문에 기술 자체에 좀더 인간성을 갖게 하고 싶다는 바램이 나왔다. 바꾸어 말하면 합리성과 경제성 외에 여유, 재미, 인간미, 정취의 깊이, 아름다움, 변화 등 여러 가지의 것이 기술에서 요구되는 것이며, 또 그것이야말로 인간으로서 밸런스가 잡힌 감각이 아니겠는가?
기술의 문제를 빼놓고도, 사회가 복잡하게되면 될수록 여러가지의 규칙이 증가하고 시스템화와 합리화가 진행되어 가지만, 그것에 답답함을 느끼고 좀 더 융통성이 있는 유연한 사회는 가능하지 않는가라고 생각하면, 그것에 훠지라는 개념이 꼭 들어맞는 것 같다. 이것이 적당한가 아닌가는 제쳐두고 현재 첨단기술의 하나로 되어 있는 인공지능에 대해서 조금 생각해 ㅂ5ㅗ자. 인공지능은 인간의 사고기능을 컴퓨터로 실현하는 것을 목표로 하고 발전해 왔다. 그리고 그 완성이 곧 이루어질 것이라는 것을 믿고 있는 연구자도 많다. 그러나 필자는 그것에 회의를 갖고 있다.
과학 기술은 논리적으로 올바르다는 것을 지상의 목표로서 오늘날까지 발전해 왔다. 논리는 인간의 왼쪽 뇌의 활동이라는 것이 대뇌 생리학에서 알려져 있다. 이것에 대해 오른쪽 뇌는 시청각, 직감, 감정등의 정보 처리를 담당하고 있다. 구미에서는 논리야말로 진정으로 인간다운 사고라고 하고, 왼쪽 뇌를 우위의 뇌, 오른쪽 뇌를 열위의 뇌라고 부르지만 이것이 정말이겠는가? 예를 들면 상상, 발견, 창조등은 인간의 최고의 지적 행동이라고 생각하지만, 이것을 실행할 때에는 우선 몇 가지인가의 이미지가 오른쪽 뇌에서 직감적으로 번뜩여, 다음 단계에서 처음으로 왼쪽 뇌가 그 타당성을 논리로 분석ㆍ확인한다는 순서로 된다.
이 오른쪽 뇌의 활동은 매우 복잡하고 잘 알려져 있지 않지만, 그것은 오른쪽 뇌가 진화의 역사가 훨씬 오래되었고 왼쪽 뇌보다 훨씬 진보해왔기 때문이라는 것이다. 혹시 논리가 최고의 지라고 한다면 컴퓨터의 쪽이 인간보다는 논리의 엄밀함, 신속함, 정확함등, 모든 점에서 우월하기 때문에 인간은 컴퓨터보다 열등한 존재라는 매우 이상한 결론으로 되어 버린다.
인공 지능의 실용화가 예상보다 진전되지 않은 이유는 다음과 같은 점에 있다고 한다. 「논리가 너무 단순하다」,「상식이 없다」,「지식의 레벨이 낮다」,「입력이 번거롭다」등. 이 문제를 해결하는 데는 고도의 추론ㆍ추찰 (상상, 발견, 창조를 포함함) 의 기능이 필요하고 종래의 왼쪽 뇌적인 논리만으로 해결하려고 하면 매우 무리가 있다.
즉 왼쪽 뇌식 논리는 지식에 엄밀한 정확성이 있고, 하나의 모순도 존재하지 않는 경우가 아니면 사용할 수 없다. 그러나 우리들이 일상 사용하고 있는 지식은 내용에도 표현에도 불안전함, 모순등이 붙어다닌다. 그럼에도 불구하고 인간은 그것을 사용하여 고도의 추론을 하고 있다. 그것은 인간이 「상식」이라는 애매한 지식을 갖고, 그리고 그것을 처리하는 애매한 사고 능력을 갖고 있기 때문이다. 결국 인공지능의 실용화는 사고의 애매함을 처리하고 있을까, 없을까에 달려 있다.
여기서 서술했던 것과 같은 기술의 언밸런스 (unbalance) 는 현재의 과학이 오른쪽 뇌적인 것을 일체 배제하려고 하는 자세로부터 생겼다. 이제부터의 기술은 모순의 존재를 인정한 다음 문제의 해결을 도모하려고 하는 태도를 취하는 점이 필요할 것이다.
우리들이 지식이라고 부르고 있는 것에는 여러 가지의 레벨이 있는 것 같다. 일반적으로 전문지식이라고 불리워지는 것은 가장 어려운 것처럼 보이지만, 잘 정리되어 논리체계로 완비되어 있다는 점에서는 가장 취급하기 쉬운 것이다. 현재 지식공학이 대상으로 하는 것이 이 레벨의 지식이다. 그러나 잘 생각해 보면 인간이 전문 지식을 사용하기 위해서는 그 전에 전문상식을 갖고 있지 않으면 안된다. 예를 들면 환자가 병원에 실려왔을 때 그것이 외과적인 병인가 내과적인 병인가의 판단이 제일이고, 상세한 병명을 조사하는 것은 그 다음이다. 우선 필요한 것은 매크로적인 지식이고 그것을 알고 있는 의사에게만 상세한 전문지식이 쓸모가 있다. 이와 반대로 된다면 터무니 없는 미스를 범하는 위험이 있다.
더우기 전문 상식의 위에는 인간으로서의 일반 상식이 필요하다. 어떤 명의사가 심하게 질책받았다는 「수술은 성공했지만 환자는 죽었다」같은 표현은 이 일반상식이 결여 되었기 때문에 나오게 된 것이다. 그리고 일반 상식의 위에는 좀더 고상한 정신활동 (예를 들면, 윤리, 종교, 예술, 문화전체) 에 의거하는 지식이 있다.
요컨대 지식이라는 것은 그것을 사용하는 사람과 시간과 목적에 의해 여러 가지의 레벨이 있고 이것을 정리하여 한꺼번에 논의하는 것은 어렵다.
이들 지식의 계층중에 좁은 분야의 전문적인 지식일수록 내용도 정밀하고 양적관계도 명백하고 논리체계가 정돈되어 있다. 이것을 마이크로 지식이라고 부르기로 하자. 한편 전문상식과 일반상식은 무수한 경험적 지식과 마이크로 (micro) 지식의 총합이고, 그 중에는 당연히 모순과 비논리적인 것이 가득 포함되어 있다. 따라서 그것은 언어로 표현한다면 개념만이 추출되어 일반화된 것으로 된다. 이와 같은 지식은 엄밀히 내용을 정의하는 것도, 논리적 정확성을 찾는 것도, 또 체계화하는 것도 불가능하다. 이것을 매크로 지식이라고 한다. 매크로 지식은 표현이 어려울 뿐만 아니라, 그것을 사용하는 것도 어렵다. 왜냐하면 그것을 사용하는 사람이 추상화된 문장을 자신이 해석하여 문제에 따라서 구체화하지 않으면 안되기 때문이다. 이것은 응용문제이고, 일조의 창조이다. 인간은 일상적인 이들 다양한 지식을 자유자재로 구사하고 있지만 이것은 실로 놀라운 일이다.
인간이 어떻게 해서 매크로 지식을 마음대로 구사할 수 있는가 잘 알지 못하지만 인간의 사고는 가령 아무리 논리적으로 보여도 매우 정성적이고 애매한 것이기 때문이다. 이것을 매크로 사고라고 이름을 붙이기로 한다. 매크로 사고라는 복잡한 문제에 부딪쳤을 때 본질적인 것과 지엽적인 것을 직감적으로 분리하여, 지엽적인 것은 버리고 본질적인 부분만을 생각하는 것이다. 또 매크로 사고는 다량의 마이크로 정보를 처리하는 경우에도 필요하고, 그것이 없으면 현재와 같이 정보 과다의 시대에는 살아갈 수 없다. 단, 무엇이 본질이고 무엇이 지엽인가 라는 것은 고정된 것이 아니라 인간의 행동 목적에 따라서 변한다. 바꾸어 말하면 인간의 매크로 사고가 가능하다는 것은 그 사람의 목적이 있기 때문이고, 목적을 갖지 않고 논리를 구사하여도 아무것도 얻을 수 없다. 컴퓨터에게 매크로 지식을 취급하게끔 한다든가, 매크로 사고를 행하게끔 하는 것이 곤란한 이유도 여기에 있다.
인공지능이 마이크로 지식밖에 취급할 수 없는 셈이 되면, 그 이용범위는 매우 한정된 것으로 되어 버린다. 그래서 인간에 왼쪽 뇌와 오른쪽 뇌가 있어 서로 잘 협동하고 있는 것과 똑같이, 인공지능에는 분석과 과거 지식의 정리ㆍ기억ㆍ검색 등 논리적인 일만을 담당시켜, 발상, 종합, 창조등 오른쪽 뇌적인 일은 모두 인간이 담당하여 서로 장단점을 상호보완하여 훌륭한 기능을 발휘하게끔 하는 것이 맨ㆍ머신ㆍ시스템의 사고 방식이다. 앞으로 인공지능의 연구는 어떻게 하면 양자의 협동이 잘 실현될 수 있을까라는 방향으로 진행해야만 할 것이다.
인간의 뇌에서는 왼쪽 뇌와 오른쪽 뇌를 연결하는 뇌량이라는 부분이 중요한 역할을 하고 있지만 맨ㆍ머신ㆍ시스템이 되었을 때 인간과 인공지능의 양자를 연결하는 것은 무엇이겠는가? 필자는 협동을 위해서는 인간과 인공지능이 ① 언어, ② 지식, ③ 사고법의 3 가지를 어느정도 공유하는 것이 필요하다고 생각하고 있다. 이것이 불충분하면 아무리 각각의 성능이 우수하다고 해도 종합시스템으로서의 기능을 발휘할 수 없다.
언어는 커뮤니케이션의 중요한 미디어이기 때문에 물론 자연언어를 이용하는 것이 이상적이고 또한 가능하다면 화상 등도 이용하고 싶다. 다음으로 지식의 공유는 인간들의 협동에서도 중요하지만, 특히 맨ㆍ머신ㆍ시스템에서는 무생물인 컴퓨터가 상대이기 때문에 커뮤니케이션을 원활히 하여 오해를 줄이기 위해 불가결한 요소이다. 그리고 그 내용으로서는 전문상식이, 더우기 가능하다면 일반상식을 공유하는 것이 이상적이다. 마지막으로 사고법으로써, 이것이 닮으면 상대가 내놓는 정보가 다소 불안전해도 정확하게 추론을 할 수 있다. 인간이 정성적으로 애매한 사고를 하고 있기 때문에 인공지능으로서도 가능한 한 매크로 사고를 하는 것이 요구된다.
맨ㆍ머신ㆍ시스템은 인간과 컴퓨터가 서로 상대의 능력을 이해하고, 동시에 시스템에 있어서의 상호 역할을 분명히 인식하고 있고, 또한 위에서 논한 커뮤니케이션이 원활하게 되어 비로소 완성되는 것이다.
과학의 방법론은 논리의 엄밀함을 요구하지만, 그것에 수반되는 전제와 가정의 검증이라는 문제에는 그다지 열을 쏟지 않는 것 같다. 과학과 기술이 이것에 관심을 쏟지 않는 것은, 전제와 가정은 수학에 있어서의 공리와 같고, 그 자체에서는 논리가 없기 때문일 것이다. 이 문제는 현재 우수한 인간의 경험과 감으로 처리할 수밖에 없다. 그러나 기술의 분야에서는 가정과 전제를 확실히 조사해 두지 않으면 큰 잘못을 초래할 수도 있다. 예를 들면 안전문제에 있어서의 예상외의 사고라든가 정보시스템에 있어서의 비상식적인 결론, 또는 밸런스를 취할 수 없는 자동화 시스템등 모든 설계의 전제가 현실성과 동떨어져 있기 때문에 일어난다.
과학과 기술은 주관을 가지고 오는 것을 극력 배제하지만, 전에도 서술했던 것과 같이 새로운 발견과 발명은 주관에 의거한 오른쪽 뇌의 활동이 발단으로 되어 있고, 객관화ㆍ논리화는 타인을 납득시키기 위한 2 차적인 수단에 지나지 않는다. 또 객관화의 과정에서도 주관의 활용은 매우 유효하다. 예를 들면 애매함을 취급하는 점에서 훠지와 자주 대비되는 확률론에서도 경험자가 사전에 데이터를 충분히 검토하여 문제의 대체적인 구조를 추정하여 의심스러운 데이터를 제한하는 등 주관적인 처치를 실시하지 않으면 정말로 우수한 결론을 얻을 수 없다. 더구나 가정과 전제를 설정하는 데는 주관 이외에는 의지할 것이 없다.
언어의 의미가 수학적으로 표현될 수 있고 논리로 취급할 수 있다는 것은 전에 서술했던 맨ㆍ머신ㆍ시스템의 실현에 필요한 세 조건을 만족하기 위한 도구가 손에 들어왔다는 것을 의미한다. 즉 인공지능이 이것에 의해 자연언어의 애매하고 깊은 의미를 이해할 수 있도록 되어, 장래 인간과 컴퓨터의 커뮤니케이션이 인간들의 회화와 같이 자연스럽게 되는 것을 기대할 수 있다. 또 상식이라는 매우 애매하고 매크로적인 지식도 전문분야를 좁게 한정한다면 훠지 명제로서 표현할 수 있는 가능성이 있다. 이것은 인공지능의 실용성을 비약적으로 향상시키는 것이라고 생각한다. 제 3 의 애매한 사고의 실현은 이것보다 어렵다. 인간과 같이 오른쪽 뇌를 사용하는 사고는 훠지라고 할 수도 없다. 그러나 이것도 전문분야를 한정하면 매크로 지식간의 정성적인 논리관계가 성립하기 때문에 인간에 가까운 추론도 어느정도 가능할 것이다.
훠지 시스템에서는 얻어진 출력도 당연히 애매하게 된다. 사고를 지원하는 시스템의 답이 애매해서는 곤란하다고 생각하는 사람도 있겠지만 애매하여 곤란한 것은 마이크로 지식에 대한 답이다. 매크로 지식에 대해서는 본래 분명히 하고 있지 않은 문제이기 때문이다. 답도 애매한 것이 당연하고 그것을 분명히 말하는 것은 오히려 인간을 혼란스럽게 한다. 오히려 애매한 답 쪽이 인간의 오른쪽 뇌를 자극하여 맨ㆍ머신ㆍ시스템의 효과를 높일 수 있다고 말할 수 있겠다. 이와 같이 해서 훠지를 중심으로 해서 장래 발전할 맨ㆍ머신ㆍ시스템의 구체적인 예는 여러 가지 생각할 수 있지만, 한마디로 말하면 인간에 봉사하는 만능로보트의 실현이라는 것이 될 것이다. 즉 공업분야에서는 고도의 자동 제어, 자동 번역, 지능 로보트, 보존, 안보 시스템, 화상과 음성의 인식, 자동 설계, 고장 진단, 정보 검색, 지식 베이스, 지능 단말, 홈 오토메이션 등, 또 생체분야에서는 의료진단, 한방의료, 인공 내장 제어, 간호 로보트, 애프터 캐어, 보건 시스템, 인공 팔ㆍ다리 등, 비지네스의 영역에서는 경영 의사 결정 지원, 마케팅, 투자상담, 각종 관리 계획, 시스템 운영, 계약 지원, 오피스 오토메이션 등. 이것들 이외에도 환경 평가, 리스크 분석, 지진 예지, 농업 기상, 지질 조사, 농수산물 평가, 자습 시스템, 관능 검사, 검사 데이터 처리등 여러 가지를 생각할 수 있다. 또한 최근에는 인문ㆍ사회 과학의 분야에 훠지 이론을 사용해 보려는 움직임이 있다. 가까운 장래 인간행동 모델, 사고 모델, 심리 모델, 신뢰성 모델, 경제 모델 등을 시작하여, 교육, 법률, 국민 세론등의 분석ㆍ평가문제에 활발하게 이용될 것 같다. 결국 훠지의 수법과 개념은 지금부터 제어ㆍ정보ㆍ시스템 등에 관련하는 모든 분야에 공헌할 것이다.
훠지분야는 이와 같이 장래성이 풍부한 영역으로 지금부터 연구ㆍ해결하지 않으면 안되는 점이 많다. 예를 들면 매크로 지식의 표현, 매크로 지식의 획득, 매크로 사고 (매크로 출원) 의 방법, 오른쪽 뇌 자극의 출력형식, 맴버쉽 함수의 설정, 시스템의 기능예측, 조직적 설계법 등을 들 수 있다. 이것들의 연구는 어떤 의미로 인간 그 자체의 연구라고도 말할 수 있고 우리들에 있어서도 연원한 연구 과제이다. 애매함을 받아들일 수 있는 새로운 방법론의 출현은 이 문제의 해결에 한걸음 나아가는 것이라고 생각한다.